用强度系列成象法获取或显示高动态范围图象

提出一种适合于高动态范围图象的获取和显示的强度系列成象法。改变输入图象的强度，微机控制的图象采集系统进行记录得到一组磁盘文件，形成强度图象系列。基于记录的系列图象，可以进行信息提取、变换和显示等操作。基于获得的图象系列，提出一种剪贴操作进行快速的非线性图象变换。给出对光学功率谱处理的一个实例，它相当于进行锯齿形的非线性变换。     

基于复值小波分解的图象拼合

图象拼合是一种基于图象的场景编码方法，它被很多基于图象的绘制IBR（image based rendering）系统采用，用来建立复杂的虚拟场景表示（例如，360°球面和柱面全景图、环境映照及高分辨率图象等）.基于复值小波多分辨率分解(Complex Wavelet Multiresolution Decomposition)提出了一种有效的图象拼合方法，它能同时地、逐步求精地对图象进行匹配和整合.首先，采用复值小波变换不仅可以保证全局优化的结果，还能够满足图象整合的规模不变和平移不变性.其次，基于多分辨     

基于图象的三维模型建模绘制系统

基于图象绘制技术近几年来在图形学领域引起了极大的重视，它不仅弥补了传统的基于几何绘制技术中存在的不足，而且能给出了更加逼真的图象显示，在构建一种基于图象建模系统的基础上重点讨论了图象变形，图象重构，以及最后采用传统纹理映射技术进行复杂三维模型建模的主要原理与方法。     

基于预测模型的分形图象缩编码方法

给出了一个基于ρ图象模型的预测模型，用来预测分形图象编码中图象子块编码匹配成功的可能性以及匹配搜索空间的有效范围，并以此模型为根据提出了一种基于预测模型的分形图象压缩编码方案，大大减少了分形图象编码中不必要的尝试匹配搜索计算，实验结果表明该方案能够提高分形图象的编码速度，具有很高的实用价值。     

基于多项式近似的图象块分形压缩方法

分形图象压缩方法是一种利用图象自相似特性的新型图象压缩方法。本文介绍一种基于多项式近似的静止图象分形压缩方法，利用它对标准图象“Ｌｅｎａ”进行压缩，得到了令人满意的结果     

一种新的基于图象的虚拟场景重建与漫游框架

本文介绍了利用图象产生虚拟场景的方法，分析了基于图象的虚拟的实的结构，提出了一种新的基于图象的虚拟场景的重建与游框架，并对其中的深度恢复这一关键２技术进行了讨论。     

一种基于数学形态学的图象多尺度分析方法的研究

提出了一种基于数学形态学的图象多尺度分析方法。利用数学形态学在描述图象形态特征方面的优势，通过改变结构基元的尺度，提取图象在不同尺度下的有用信息。该方法将基于二值图象的集合处理的数学形态学方法，推广至基于灰度形态处理的数学形态学方法，提出了广义的数学形态学形态变换算子，拓宽了数学形态学理论在图象处理领域的应用范围。本文给出了人造的实验图象和实际的景物图象的实验结果，提取出图象在不同尺度下各个层次的目标和特征，证明该方法的有效性。     

基于三角形对应关系的Morphing技术

基于图象生成的真实感图象有着不依赖于场景复杂度的突出优势。文中提出了一种基于三角形特征对应的Ｍｏｒｐｈｉｎｇ方法，它对局部信息进行综合，可以获得比传统的基于线段特征方法更快的处理速度，同时不会由于全局信息的影响而造成图象的扭曲失真     

基于相对熵和边缘检测的图象分割算法

利用相对熵选择阈值和检测提出一种图象分割算法。其主要思想是通过相对熵来选择最佳阈值，然后用任何一种边缘检测对图象进行分割。将所提出的算法和基于局部熵的算法分别用于现场颗粒物料图象的分割，实验结果表明，该算法优于基于局部熵的图象分割算法。     

一种基于相对熵的图象分割算法

提出了一种基于相对熵的图象分割算法，该算法的主要思想是通过相对熵来选择阈值，现场颗粒物料图象作为一个应用实例，在本文中得到验证，实验结果表明，提出的算法优于基于局部熵的图象分割算法。     

基于区域的二叉树图象编码新方法

本文提出了一种基于区域的图象编码新技术，它根据图象区域灰度分布特点，以灰度误差最小平方和为准则，采用四向递归二分法逐渐图象表面划分为若干凸多边形，使之逼近原始图象。软件模拟实验表明，当头肩灰 度图象压缩比超过２０：１时，重重建图象主以质量仍然较好。文中介绍了四向递归二分法的基本算法和一叉树图象编码方法，同时给若干实验结果。     

基于块方向预测和Context的图象天先真编码方法

首先分析无失真图象编码技术，提出一种基于块方向预测和Ｃｏｎｔｅｘｔ的自适应无失真编码方法，该方法主要使用块方向预测和基于Ｃｏｎｔｅｘｔ的误差模型去除图象在空间上的相关性。在此方法中，一幅图象首先被分割成图象块，对图象的每一块自适应地选择一个使预测误差绝对值之和最小的块方向预测器，然后通过Ｃｏｎｔｅｘｔ选择和误差反馈进一步降低信号熵；最后，采用快速而有效的Ｒｉｃｅ编码器对误差图象编码。实验结果显示，     

基于边缘信息的分开合并图象分割方法

图象分割是目标识别和图象理解的关键的第一步处理。分开合并方法是一种有效的、实用的图象分割方法。本文提出了基于边缘信息实现分开合并方法，它利用边缘信息解决了自适应确定最佳初始层和在分开、合并过程中度量图象块属性一致性的问题。基于边缘信息的分开合并方法改进了图象分割质量，缩短了处理时间，分割复杂图象的实验结果是令人满意的。     

一种基于摄像机模型的畸变图象校正方法

一种基于摄像机模型的畸变图象校正方法王亚东丁明跃彭嘉雄（华中理工大学图象识别与人工智能研究所武汉４３００７４）关键词像机模型，像机定标，畸变图象校正．收稿日期１９９４－１１－１４１引言在图象分析和图象匹配中，为了获得大视场图象，需要使用广角镜头．但是...     

基于轮廓的图象识别方法

在图象识别过程中，图象轮廓与图象细化是人们经常探讨的问题。本文基于图象轮廓方法并结合已有自满，提出了一咱图象细化的改进方法，并针对图象轮廓特性给出了识别过程中的具体算法。与同类算法相比效率和质量有所提高。     

一种具有拓扑自适应性的图象两步分割方法

为了准确提取出感兴趣区域的边界，研究出一种具有拓扑自适应性的图象两步分割方法，即基于棱边检测算子的B样条活动围道分割方法，该方法首先是进行图象的底层分割，即用基于图象局部特性（像元邻域）操作的棱边检测算子来检测图象的棱边点，然后进行图象的高层分割，即用基于图象全局统计特性的B样条活动围道分割方法来求取对象的准确边界，另外，还提出了基于区域欧拉数的拓扑自适应处理方案，该两图像分割方法具有人为干预少，对初始条件不敏感，拓扑自适应性强等优点，试验结果证明了该方法的有效性。     

高压缩比的图象压缩编码方法

本文概述了图象压缩编码的原理和方法，并提出了一种的基于方向分解的图象压缩编码方法。实验结果表明，对于一般的室内和室外的景物图象，当压缩比高达50：1时，其恢复图象的视觉效果仍然较好。     

一种基在于分散和统计思想的混合图象编码方法

本文在深入分析基于分形的Ｙａｒｄｓｔｉｃｋ图象编码的基础上，提出了一种统计方法和Ｙａｒｄｓｔｉｃｋ方法混俣的图象编码方案，在编码复杂度以及恢复图象质量相近的情况下，压缩比提高了一倍左右。     

基于分形几何模型的图象放大

鉴于自然物体图象具有分形特性，提出一种基于分形几何原理的放大图象的处理方法，它通过提取图象的分形参数，采用了随机中点位移法进行插值，运行实例表明该方法的放大效果良好     

一种新的个性化的图象分类方法

图象分类系统的建立是信息检索以及模式识别中一个重要部分，其中，特征选择问题，即确定描述图象的特征参数是需要解决的关键问题，基于和图象检索技术的研究，近来得到了广泛的关注，由图象特征向量维数过高而引起的图象检索困难是基于内容的图象检索技术研究所面临的一个挑战，因此需要寻找一个有效降维技术，为解决此问题，设计了一个新的图象分类标准模型，通过寻找不同的特征组合来作为分类标准，进而提出了一种算法，用于实现此模型，实验结果显示，该模型能实现图象特征向量降维，并且算法能够极大地降低计算所花费的时间，同时，多种不同分类标准的引入，使得本方法能与信息检索技术进行有效的结合，为个性化信息检索提供一种实现思路。